能联动上下文吗,重新回答下上面的问题,经可能的详细点代码

当然可以联动上下文，我很乐意为您详细地讲解如何使用 ChitGPT 实现类似于 ChatGPT 的 AI 对话系统。

ChitGPT 是基于 PyTorch 实现的 GPT-2 模型，它可以生成高质量的自然语言文本，并且可以使用上下文来生成更准确的响应。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 ChitGPT 在 Python 中实现一个类似于 ChatGPT 的 AI 对话系统：

import torch
import argparse
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chit-gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chit-gpt2")

# 设定对话长度和对话历史记录
max_length = 50
history = []

# 定义生成响应的函数
def generate_response(prompt):
    # 将对话历史记录和新的输入拼接成一个完整的字符串
    history.append(prompt)
    input_text = ' '.join(history[-5:])

    # 将输入文本转化成模型需要的输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    # 生成响应
    output = model.generate(
        input_ids,
        do_sample=True,
        max_length=max_length,
        top_p=0.92,
        top_k=50
    )

    # 将模型生成的响应转化成可读的文本
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    history.append(response)

    return response

# 定义主函数，接收用户输入并生成响应
def main():
    # 开始对话
    print("你好，我是 ChitGPT，你想和我聊些什么？")

    while True:
        prompt = input("用户: ")
        response = generate_response(prompt)
        print("ChitGPT:", response)

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例代码中，我们首先加载了 ChitGPT 模型和分词器，然后定义了一个 `generate_response` 函数，用于生成 AI 的响应。这个函数首先将当前用户输入和之前的对话历史记录拼接成一个完整的字符串，然后将这个字符串转化成模型需要的输入格式，最后调用模型的 `generate` 函数生成 AI 的响应。

在主函数中，我们开始一个对话，不断接收用户输入并生成 AI 的响应，直到用户结束对话。这个示例代码只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求和场景来定制对话系统的功能和交互方式。

需要注意的是，由于 ChitGPT 是基于 GPT-2 模型开发的，因此它的训练数据也是基于英文语料库的。如果您需要构建一个中文对话系统，建议使用中文语料库进行训练。